MATLAB
实现基于
RIME-CNN-GRU
霜冰优化算法（
RIME
）优化卷积门控循环单元进行多变量时序预测的详细项目实例
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多变量时序预测在金融、气象、交通和工业生产等领域有着极为重要的应用价值。随着物联网和大数据技术的快速发展，传感器和监测设备能够采集到大量多维度的时间序列数据，如何有效地挖掘这些数据中潜藏的时序动态规律成为关键。传统的时序预测方法往往难以捕捉变量间复杂的非线性关联和长期依赖性，导致预测精度有限。近年来，深度学习模型，尤其是卷积神经网络（
CNN）和门控循环单元（
GRU）结合的模型因其优异的时序特征提取能力和较强的记忆能力，成为时序预测的研究热点。
CNN擅长捕捉局部时空特征，
GRU能有效解决传统
RNN中的梯度消失问题，二者结合能更全面地理解时序数据的结构信息。
然而，深度神经网络的训练过程涉及大量超参数，如何找到最优的网络结构和参数组合直接影响模型性能。针对这一难题，霜冰优化算法（
RIME
），作为一种新型的群智能优化算法，具备全局搜索 ...